1.DCI数据清洗与整合平台康赛数据清洗与整合平台Comsys Data Clean Integrator(简称DCI?),集数据抽取、清洗、转换及加载于一体,通过标准化各个业务系统产生的数据,向数据中心/仓库提供可靠的数据,实现部门内的应用和跨部门的应用的业务数据间单向整合、双向整合和多级数据共享,进而为实现商业智能、数据挖掘、应用集成、正确决策分析等提供必要的http://dci.comsys.net.cn/
2.数据清洗2.0:揭秘智能化数据治理的未来智能数据清洗数据清洗2.0的创新方式正引领着数据处理和集成的新篇章。通过智能技术、自动化流程和数据挖掘等手段,数据清洗2.0优化了数据处理的效率和准确性,为业务决策提供了更有价值的洞察。随着技术的不断发展,数据清洗2.0有望实现更高级的自动化和智能化,进一步提升数据处理和集成的效率与价值。企业应密切关注数据清洗2.0的发展,https://blog.csdn.net/m0_59163425/article/details/142601864
3.业务数据清洗,落地实现方案而分析业务通常都是要面对全局数据,如果出现大量的上述情况,就会导致数据在使用的时候难度非常大,随之也会带来很多问题:数据分散不规范,导致响应性能差,稳定性低,同时提高管理成本。 当随着业务发展,数据的沉淀越来越多,使用的难度就会陡增,会导致在数据分析之前,需要大量时间去清洗数据。 https://xie.infoq.cn/article/8b2e8c2b1609e3f90bf902a3f
4.一文看懂风控模型所有(应该)银行信息2)数据业务理解 3)数据探索分析 4)定义目标变量 5)样本设计和抽取策略 6)数据清洗 7)特征衍生 8)特征变量筛选 9)模型变量分箱 10)模型拟合 11)模型评估常用指标 12)模型预测概率校准 13)模型违约概率误差校准 五.评分模型如何应用于决策 六.技术的升华之路 http://www.sinotf.com/GB/SME/Bankinfo/2020-05-07/2OMDAwMDM0MzE2OA.html
5.Prompt用得好,增长工作下班早增长工作繁重复杂,需对用户、收入、核心路径转化率负责,使用产品设计、各类运营动作等多样化手段,达到业务数据的增长目标。 本文将介绍增长工作中亲测好用的 prompt(提示词),助力高效办公。无论你是创业者、产品经理还是市场营销人员,都可获得有价值的干货。 https://www.niaogebiji.com/article-645093-1.html
6.数据分析过程中有哪些常见错误四、数据解释错误,包括数据解释和业务理解错误。 一、数据清洗错误 数据清洗是数据分析过程中的一个关键步骤,它可以保证数据的准确性和完整性。以下是数据清洗中的常见错误介绍: 1.缺失值处理错误 缺失值是数据分析中常见的问题,如果缺失值处理不当,可能会影响数据分析的准确性。常见的处理方法包括删除缺失值和填充缺https://www.linkflowtech.com/news/1602
7.ETL设计详解(数据抽取清洗与转换)数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据和重复的数据三大类。 A. 不完整的数据,其特征是是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称,分公司的名称,客户的区域信息缺失、业务系统中主https://www.jianshu.com/p/6b88d125c949
8.帆软FineBI数据编辑,帮你省下80%浪费在数据处理的时间!数据处理工作难,因为数据是混乱的。就连分析师朋友也自嘲到,日常要用80%的时间处理数据,另外20%的时间抱怨数据处理有多难……但在“数据时代”,处理数据的能力同英语、驾驶一样成为普适型的需求了。那么作为普通的业务人员如何应对数据时代下的挑战呢? https://www.360doc.cn/mip/1132147943.html
9.大数据平台架构重构从上图可知,主要基于Hadoop1.x+hive做离线计算(T+1),基于大数据平台的数据采集、数据接入、数据清洗、作业调度、平台监控几个环节存在的一些问题来列举下。 数据采集: 数据收集接口众多,且数据格式混乱,基本每个业务都有自己的上报接口 存在较大的重复开发成本 https://www.upyun.com/opentalk/380.html
10.大数据平台层级结构12351CTO博客(2)数据仓库是集成的,数据仓库中的数据可能来源于多个数据源,数据仓库会将需要的数据从中抽取出来,然后进一步转化、清洗,再集成到数据仓库中。 (3)数据仓库是不可更新的,数据仓库主要是为业务提供分析决策的数据,因此,对数据的主要操作都是查询。 数据仓库的数据要为业务提供快速高效的分析,因此数据仓库只有满足如下http://zhuxianzhong.blog.51cto.com/157061/4912923/
